您聽說過摩爾定律嗎?這聽起來像是科幻電影中的情節，但卻是現代科技中最重要的概念之一。簡而言之，它指出微芯片上的晶體管數量將每兩年翻一番，從而導致計算能力呈指數級增長。 50 多年來，這項法律一直在推動技術進步，並對人工智能 (AI) 產生了深遠的影響。這究竟是如何工作的，對 AI 有何影響?讓我們深入摩爾定律的世界，探索它與 AI 的迷人關係。
是什麼導致了 AI?
過去幾十年計算機硬件性能的指數級提升通常被稱為作為摩爾定律。
人工智能研究背後的早期推動力之一是尋求構建能夠執行人類難以甚至不可能完成的任務的機器，例如 國際象棋或下棋。然而，早期計算機有限的處理能力意味著這些目標遙不可及。
隨著計算機硬件繼續以指數速度改進，AI 研究人員終於能夠開始構建可以開始接近人類智能水平的系統。這一突破導致機器學習的快速擴展，機器學習是人工智能的一個子集，它導致了許多成功應用的開發，例如自動駕駛汽車和數字助理。
摩爾定律經常被引用為其中之一人工智能近年來取得如此快速進步的關鍵原因。這種趨勢可能會繼續下去，導致人工智能技術取得更驚人的進步。
人工智能將如何影響社會?
1965 年 5 月，Gordon Moore，Fairchild Semiconductor 和 Intel，發表了一篇題為“將更多組件塞進集成電路“。在這篇論文中，摩爾預測給定芯片上的晶體管數量大約每兩年翻一番。這就是眾所周知的摩爾定律。
雖然最初只是在半導體行業觀察到的一種趨勢，但摩爾定律已經代表了計算能力總體呈指數級增長。
摩爾定律提供的不斷增加的處理能力使人工智能在近年來取得了重大進展，這是由於深度學習系統對數據飢渴的計算要求。然而，在 AI 充分發揮其潛力之前，仍有許多挑戰需要克服。
有人認為，摩爾定律最終會達到極限，導致 AI 發展速度放緩。然而，其他人認為替代技術將使摩爾定律無限期地持續下去。
誰是戈登·摩爾?
戈登·摩爾是一位美國商人和化學家，他與 羅伯特·諾伊斯。摩爾於 1929 年 1 月 3 日出生於加利福尼亞州舊金山。他獲得了加利福尼亞大學<的化學學士學位。/a>，伯克利，1950 年，獲得博士學位。 1954 年在加州理工學院獲得化學和物理學博士學位。
在殼牌公司擔任研究科學家後Moore 在 Oil Company 工作了幾年，於 1957 年加入 Fairchild Semiconductor。在 Fairchild，他負責監督新矽半導體產品的開發，包括第一個商用集成電路 (IC)。
1968 年，Moore 和 Noyce離開 Fairchild 與他人共同創立了英特爾公司。作為英特爾的首席執行官（從 1979 年到 1987 年），摩爾幫助公司成為世界領先的微處理器和其他半導體產品製造商之一。直到 2004 年，他一直擔任英特爾董事會成員。
摩爾因其技術成就和商業頭腦而廣受尊重。 2000 年，他入選國家發明家名人堂。 2002 年，他獲得了查爾斯·斯塔克·德雷珀獎（通常被稱為工程界的“諾貝爾獎”），2005 年，他被喬治·W·布什授予總統自由勳章。
戈登·摩爾, 大約在 1965 年
什麼是摩爾定律?
1965 年，英特爾聯合創始人戈登摩爾做出了一個大膽的預測。他說，芯片上的晶體管數量每兩年就會翻一番。這一簡單的觀察已經持續了 50 多年。
隨著芯片變得越來越小、功能越來越強大，它們推動了一系列驚人的技術進步。從個人電腦和互聯網到手機和人工智能 (AI)，摩爾定律對我們的世界產生了深遠的影響。
AI 特別適合利用計算能力的持續指數增長由摩爾定律預測。這是因為人工智能需要大量數據和計算能力來訓練其算法。隨著芯片越來越小，功能越來越強大，AI 將變得更加無處不在，影響力越來越大。
摩爾定律如何影響 AI?
隨著電子設備變得越來越小，功能越來越強大，人工智能 (AI) 的潛力越來越大。這是因為摩爾定律——以英特爾聯合創始人戈登·摩爾的名字命名——指出微芯片上的晶體管數量大約每兩年翻一番。反過來，這意味著 AI 應用程序可以內置到更小的設備中，使它們更易於使用和負擔得起。
此外，隨著設備變得越來越強大，它們可以更快地處理更多數據。這對人工智能很重要，因為機器學習——一種使計算機能夠從數據中學習的人工智能——依賴於大數據集才能發揮作用。 AI 系統需要處理的數據越多，它學習和做出預測的能力就越好。
摩爾定律在過去幾十年中非常準確，沒有理由相信它不會繼續下去將來持有。對於那些有興趣使用 AI 解決現實世界問題的人來說，這是個好消息。隨著 AI 技術繼續以指數級速度發展，我們可以期待這種變革性技術在未來幾年會有更多驚人的應用。
摩爾定律將對社會產生什麼影響?
摩爾定律已被用於指導半導體開發的長期規劃，即使晶體管數量繼續以遠遠超出最初設想的速度增長，它仍然具有相關性。在過去幾十年中，摩爾定律推動的持續指數增長推動了計算能力和連通性的顯著進步。
隨著晶體管數量的不斷增加，人工智能 (AI) 應用的潛力也在不斷增加。人工智能算法需要大量數據和計算能力來學習和做出預測。通過為 GPU 等 AI 硬件提供必要的數據處理能力和物理空間，晶體管的持續小型化使更強大的 AI 應用成為可能。
摩爾定律對社會的影響是深遠的。越來越小的晶體管使計算能力呈指數級增長，推動了經濟增長，改變了整個行業，並改善了全球數十億人的生活。隨著晶體管數量的不斷增加，人工智能 (AI) 應用的潛力也在不斷增加。晶體管的持續小型化通過為 GPU 等 AI 硬件提供必要的數據處理能力和物理空間，使更強大的 AI 應用成為可能。隨著 AI 技術的不斷進步，我們可以期待未來幾年會有更多的變革。
摩爾定律還能經受住時間的考驗多久?
很難預測技術的未來，但摩爾定律不會永遠持續下去。問題是它還能經受住時間的考驗多久?
答案可能在於我們如何定義摩爾定律。它最初指的是芯片上的晶體管數量每兩年翻一番。但隨著芯片變得越來越複雜，定義也發生了變化，指的是芯片的整體性能以類似的速度提高。
到目前為止，摩爾定律已經成立了 50 多年，沒有理由認為它會很快停止。但是，有跡象表明它可能正在放緩。例如，近年來處理器速度趨於穩定。
儘管如此，即使摩爾定律最終走到盡頭，其影響仍將持續多年。半個世紀以來，它推動了科技行業的創新和進步，它的遺產將繼續塑造人工智能和其他尖端技術的未來。
無法確切知道摩爾定律會持續多久，但它對科技行業的影響是不可否認的。